अपनी वेबसाइट के लिए एक चैटबोट बनाना (भाग 1): अपने सिस्टम पर स्थानीय रूप से रासा चैटबॉट स्थापित करना

हैलो! यह 3-भाग श्रृंखला का पहला भाग है जिसमें ए और बनाने की तैनाती शामिल है chatbot आपके व्यवसाय या व्यक्तिगत वेबसाइट के लिए डॉकर और हरोकू का उपयोग करना। मैं जिस संवादात्मक AI प्लेटफॉर्म का उपयोग कर रहा हूं, वह है रासा। रासा एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो आपको चैटबॉट बनाने में मदद करता है; यह कई कारणों से मेरा पसंदीदा चैटबोट प्लेटफ़ॉर्म भी होता है, जैसे कि यह खुला हुआ, व्यापक रूप से इस्तेमाल किया और अच्छी तरह से प्रलेखित है।

इस पोस्ट में, मैं आपके कंप्यूटर पर स्थानीय रूप से रासा सेटअप करने के बारे में बात करूंगा। यद्यपि मेरा ओएस विंडोज है, इस पूरी प्रक्रिया को किसी भी सिस्टम के लिए दोहराया जा सकता है।

शर्त:

1. डाउनलोड एनाकोंडा प्रॉम्प्ट से यहाँ उत्पन्न करें.
2. Microsoft निर्माण उपकरण डाउनलोड करें यहाँ उत्पन्न करें.
3. अपने सिस्टम पर एक निर्देशिका बनाएँ जहाँ आप अपनी रासा परियोजना को संग्रहीत करना चाहते हैं।

एक बार यह सब हो जाने के बाद, खोलें एनाकोंडा शीघ्र आवेदन और 'सीडी ' आपके द्वारा बनाई गई निर्देशिका में, मेरा नाम 'रासा प्रोजेक्ट' है।

फिर एनाकोंडा प्रॉम्प्ट में निम्नलिखित कमांड चलाएं:

1. नीचे दिए गए कमांड का उपयोग करके एक आभासी वातावरण बनाएं।

conda create -n rasavirtualenv python = 3.6

2. कमांड का उपयोग करके अपने वातावरण को सक्रिय करें

conda सक्रिय rasavirtualenv

3. Ujson स्थापित करें

conda स्थापित ujson == 1.35

4. Tensorflow स्थापित करें

कोंडा टेंसरफ़्लो स्थापित करते हैं

5. रासा खुला स्रोत स्थापित करें।

रसा स्थापित करें

6. अपने प्रोजेक्ट डायरेक्टरी में एक नया रसा प्रोजेक्ट बनाएं

रासा इनित

1. चैटबोट ट्रेंड्स रिपोर्ट 2021

2. एक चैटबोट एनएलपी मॉडल के प्रशिक्षण के लिए 4 डीओ और 3 डीओएनटी नहीं

3. कंसीयज बॉट: वन चैट स्क्रीन से मल्टीपल चैटबॉट को संभालें

4. एक विशेषज्ञ प्रणाली: संवादी एआई बनाम चैटबॉट्स

ऊपर दी गई स्क्रीन के अंतिम भाग को देखते हुए, जब आपसे पूछा जाए कि क्या आप प्रोजेक्ट बनाना चाहते हैं, तो पीरियड साइन (?) दर्ज करें, यह दर्शाता है कि आप मौजूदा डायरेक्टरी में प्रोजेक्ट बनाना चाहते हैं। यह पूछे जाने पर कि क्या आप मॉडल को प्रशिक्षित करना चाहते हैं, आप या तो 'y' या 'n' चुन सकते हैं।

निष्पादित करने से ऊपर के आदेश के बाद और नई परियोजना बनाई गई है, आपसे पूछा जाएगा कि क्या आप इसके साथ बोलना चाहते हैं chatbot टर्मिनल में। यदि आप उत्तर देते हैं, तो आपके और नए बनाए गए चैटबॉट के बीच एक संवाद शुरू होगा।

अब जब कि परियोजना बनाई गई है, यदि आप अपनी परियोजना निर्देशिका की जांच करते हैं, तो आप देखेंगे कि इसमें कई फाइलें जोड़ी गई हैं। मैं जल्दी से 3 फाइलों पर चर्चा करूँगा जो मुझे लगता है कि आपको उनकी सामग्री को समझने की आवश्यकता है; फ़ाइल डोमेन.वाईएमएल मुख्य निर्देशिका, और फ़ाइलों में nlu.yml और कहानियों में तिथि फ़ोल्डर.

RSI nlu.yml फ़ाइल वह जगह है जहाँ सभी प्रशिक्षण डेटा संग्रहीत है। प्रशिक्षण डेटा नमूना संदेश हैं जो उपयोगकर्ता आपके पास भेज सकते हैं chatbot। इस फ़ाइल में, इरादे के अनुसार संदेशों को वर्गीकृत किया गया है। फ़ाइल का एक अंश नीचे देखा जा सकता है। जैसा कि आप देख सकते हैं, इरादा: नमस्कार कई उदाहरण हैं जैसे 'हाय', 'हैलो', 'हे' आदि। आशय: अलविदा 'अलविदा', 'अलविदा', 'कु' आदि उदाहरण हैं।

नम:
- आशय: नमस्कार
उदाहरण: |
- अरे
- नमस्ते
- नमस्ते
- नमस्ते
- शुभ प्रभात
- सुसंध्या
- सुनो
- चलो चलते हैं
- अरे यार
- शुभ प्रभात
- सुसंध्या
- नमस्कार
- नमस्ते- इरादा: अलविदा
उदाहरण: |
- नमस्कार
- कु
- अलविदा
- आप बाद में जी
- शुभ रात्रि
- अलविदा
- अलविदा
- आपका दिन शुभ हो
- आपने आस - पास देखो
- अलविदा
- बाद में मिलते हैं
- आदियो

RSI डोमेन.वाईएमएल फ़ाइल आपके प्रोजेक्ट के दायरे को परिभाषित करती है। इसमें आपके प्रोजेक्ट के बारे में मुख्य जानकारी होती है, जैसे कि इंटेंट्स, एंटिटीज़, स्लॉट्स, एक्शन, और सबसे विशेष रूप से, नमूना आरजासूसी करता है संदेश प्राप्त होने पर उपयोगकर्ता को बॉट वापस भेजना चाहिए। के समान nlu.yml, बॉट प्रतिक्रियाओं को इरादे के अनुसार वर्गीकृत किया गया है। उदाहरण के लिए, प्रतिक्रिया: utter_greet जब भी बॉट उपयोगकर्ता को ग्रीटिंग वापस भेजना चाहता है, तब भेजा जाता है. यह नीचे दिए गए कोड सेगमेंट में दिखाया गया है।

उद्देश्य:
- नमस्कार:
use_entities: सच
- अलविदा:
use_entities: सच
- पुष्टि:
use_entities: सच
- मना:
use_entities: सच
- मूड_ग्रेट:
use_entities: सच
- मूड_दुखी:
use_entities: सच
- बॉट_चैलेंज:
use_entities: सचइकाइयाँ: []
स्लॉट: {}प्रतिक्रियाएं:
पूर्ण_अभिवादन:
- पाठ: अरे! आप कैसे हैं?
- पाठ: हाय! आप आज कैसे हैं?
पूर्ण_चीयर_अप:
- छवि: https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg
पाठ: 'यहाँ आपको खुश करने के लिए कुछ है:'
उसने पूरी मदद की:
- पाठ: क्या इससे आपको मदद मिली?
पूरी तरह से खुश:
- पाठ: बढ़िया, जारी रखें!
पूरी तरह से अलविदा:
- पाठ: अलविदा
अटर_यामाबोट:
- पाठ: मैं रास द्वारा संचालित एक बॉट हूं।क्रियाएं: []
रूपों: {}
e2e_actions: []

RSI कहानियों पट्टिका उपयोगकर्ता के संदेशों और बॉट प्रतिक्रियाओं को एक साथ लाता है। यह एक स्टोरीलाइन या कई इंटरैक्शन का एक प्लॉट बनाता है जो बॉट और उपयोगकर्ता के बीच हो सकता है। यह निर्दिष्ट करता है कि चैटबॉट को उपयोगकर्ता द्वारा भेजे गए संदेश के इरादे के आधार पर क्या प्रतिक्रिया देनी चाहिए। यह चैटबॉट को विभिन्न परिदृश्यों में क्या करना है, यह सिखाने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए कोड सेगमेंट को देखें, अगर चैटबोट को इरादे के साथ एक संदेश मिलता है 'नमस्कार', यह कार्रवाई करनी है जो प्रतिक्रिया भेजता है 'पूर्ण_अभिवादन'उपयोगकर्ता के लिए वापस।

कहानियों:- कहानी: खुशहाल रास्ता
कदम:
- आशय: नमस्कार
- कार्रवाई: utter_greet
- आशय: mood_great
- क्रिया: utter_happy

इस बिंदु पर आपकी चैटबोट केवल बहुत ही बुनियादी और सामान्य बातचीत को संभालने में सक्षम है। अपने व्यक्तिगत या व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आपको डिफ़ॉल्ट चैटबॉट में कुछ बदलाव करने की आवश्यकता है। की सामग्री को संशोधित करके आप ऐसा कर सकते हैं nlu.yml, Story.yml, domain.yml पाठ संपादक का उपयोग करके ऊपर बताई गई फाइलें। हालांकि, इन परिवर्तनों को करने का सबसे अच्छा तरीका मंच के माध्यम से है रासा एक्स.

इस तीन भाग श्रृंखला के अगले भाग में, मैं रास एक्स का उपयोग करके अपने चैटबॉट को संशोधित करने, प्रशिक्षित करने और परीक्षण करने के तरीके के बारे में बात करूंगा। आप पोस्ट पा सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें!

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Source: https://chatbotslife.com/creating-a-chatbot-for-your-website-part-1-setting-up-rasa-chatbot-locally-on-your-system-6731b0bafa44?source=rss—-a49517e4c30b—4